Modelo De Promedio Móvil Simple Excel

Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular la media móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. Creación de un movimiento simple Este es uno de los tres artículos siguientes sobre el Análisis de series temporales en Excel Resumen del promedio móvil El promedio móvil es una técnica estadística utilizada para suavizar Las fluctuaciones a corto plazo en una serie de datos con el fin de reconocer más fácilmente tendencias o ciclos a más largo plazo. El promedio móvil se refiere a veces como promedio móvil o promedio corriente. Un promedio móvil es una serie de números, cada uno de los cuales representa el promedio de un intervalo de número especificado de períodos anteriores. Cuanto mayor es el intervalo, más suavizado se produce. Cuanto menor sea el intervalo, más el promedio móvil se asemeja a la serie de datos reales. Las medias móviles realizan las tres funciones siguientes: Suavizar los datos, lo que significa mejorar el ajuste de los datos a una línea. Reducir el efecto de la variación temporal y el ruido aleatorio. Resaltando valores atípicos por encima o por debajo de la tendencia. El promedio móvil es una de las técnicas estadísticas más utilizadas en la industria para identificar tendencias de datos. Por ejemplo, los gerentes de ventas suelen ver los promedios móviles de tres meses de los datos de ventas. El artículo comparará los promedios móviles simples de dos meses, tres meses y seis meses de los mismos datos de venta. El promedio móvil se utiliza con bastante frecuencia en el análisis técnico de datos financieros, como los rendimientos de las acciones y en la economía, para localizar tendencias en series temporales macroeconómicas como el empleo. Hay una serie de variaciones de la media móvil. Los más empleados son el promedio móvil simple, el promedio móvil ponderado y el promedio móvil exponencial. Realizar cada una de estas técnicas en Excel se tratará en detalle en artículos separados en este blog. Aquí hay una breve descripción de cada una de estas tres técnicas. Promedio móvil simple Cada punto de una media móvil simple es el promedio de un número especificado de períodos anteriores. Este artículo de blog proporcionará una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel. Promedio móvil ponderado Los puntos de la media móvil ponderada también representan un promedio de un número específico de períodos anteriores. La media móvil ponderada aplica ponderaciones diferentes a ciertos períodos anteriores con bastante frecuencia, a los periodos más recientes se les da mayor peso. Un enlace a otro artículo de este blog que proporciona una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel es el siguiente: Promedio móvil exponencial Los puntos en el promedio móvil exponencial también representan una media de un número especificado de períodos anteriores. El suavizado exponencial aplica factores de ponderación a períodos anteriores que disminuyen exponencialmente, nunca llegando a cero. Como resultado, el suavizado exponencial tiene en cuenta todos los períodos anteriores en lugar de un número designado de períodos anteriores que hace la media móvil ponderada. Un enlace a otro artículo de este blog que proporciona una explicación detallada de la implementación de esta técnica en Excel es el siguiente: El siguiente describe el proceso de 3 pasos de crear una media móvil simple de datos de series de tiempo en Excel Paso 1 8211 Graph Los datos originales en un gráfico de series de tiempo El gráfico de líneas es el gráfico de Excel más utilizado para graficar datos de series de tiempo. Un ejemplo de un gráfico de Excel utilizado para representar 13 periodos de datos de ventas se muestra a continuación: Paso 2 8211 Creación del promedio móvil en Excel Excel proporciona la herramienta Media móvil en el menú Análisis de datos. La herramienta Promedio móvil crea un promedio móvil simple de una serie de datos. El cuadro de diálogo Promedio móvil debe rellenarse de la siguiente manera para crear una media móvil de los 2 períodos anteriores de datos para cada punto de datos. La salida de la media móvil de 2 periodos se muestra como sigue, junto con las fórmulas que se utilizaron para calcular el valor de cada punto en la media móvil. Paso 3 8211 Agregar la serie de medias móviles al gráfico Estos datos deben agregarse ahora al gráfico que contiene los datos originales de línea de tiempo de ventas. Los datos se añadirán simplemente como una serie más de datos en el gráfico. Para ello, haga clic con el botón derecho en cualquier parte del gráfico y aparecerá un menú. Pulse Seleccionar datos para agregar la nueva serie de datos. La serie de media móvil se agregará completando el cuadro de diálogo Editar serie de la siguiente manera: El gráfico que contiene la serie de datos original y el promedio móvil simple de 2 intervalos de datos se muestra como sigue. Tenga en cuenta que la línea de media móvil es bastante más suave y las desviaciones de los datos brutos por encima y por debajo de la línea de tendencia son mucho más evidentes. La tendencia general es ahora mucho más evidente también. Una media móvil de 3 intervalos puede ser creada y colocada en el gráfico usando el mismo procedimiento que sigue: Es interesante observar que el promedio móvil de 2 intervalos crea un gráfico más suave que el promedio móvil de 3 intervalos. En este caso, la media móvil simple de 2 intervalos podría ser la más deseable que la media móvil de 3 intervalos. A modo de comparación, se calculará un promedio móvil simple de 6 intervalos y se agregará al gráfico de la misma manera que a continuación: Como se esperaba, el promedio móvil simple de 6 intervalos es significativamente más suave que los promedios móviles simples de 2 ó 3 intervalos. Un gráfico más suave se ajusta más estrechamente a una línea recta. Análisis de precisión de pronóstico La precisión se puede describir como bondad de ajuste. Los dos componentes de la precisión de los pronósticos son los siguientes: Tendencia de los pronósticos 8211 La tendencia de un pronóstico a ser consistentemente mayor o menor que los valores reales de una serie temporal. El sesgo de predicción es la suma de todo error dividido por el número de períodos como sigue: Un sesgo positivo indica una tendencia a la subprevisión. Un sesgo negativo indica una tendencia a pronosticar. El sesgo no mide la precisión porque los errores positivos y negativos se anulan mutuamente. Error de pronóstico 8211 Diferencia entre los valores reales de una serie temporal y los valores previstos de la predicción. Las medidas más comunes de error de pronóstico son las siguientes: MAD 8211 Desviación media absoluta MAD calcula el valor absoluto medio del error y se calcula con la siguiente fórmula: La media de los valores absolutos de los errores elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos. Cuanto más pequeño es el MAD, mejor es el modelo. MSE 8211 Mean Squared Error MSE es una medida popular de error que elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos sumando los cuadrados del error con la siguiente fórmula: Los términos de error grande tienden a exagerar MSE porque los términos de error son todos cuadrados. RMSE (Root Square Mean) reduce este problema tomando la raíz cuadrada de MSE. MAPE 8211 Error medio de porcentaje absoluto MAPE también elimina el efecto de cancelación de errores positivos y negativos sumando los valores absolutos de los términos de error. MAPE calcula la suma de los términos de error porcentual con la siguiente fórmula: Mediante la suma de los términos de error porcentual, MAPE puede utilizarse para comparar modelos de pronóstico que utilizan diferentes escalas de medida. Calculando el sesgo, MAD, MSE, RMSE y MAPE en Excel Para el sesgo de media móvil simple, MAD, MSE, RMSE y MAPE se calcularán en Excel para evaluar el movimiento simple de 2 intervalos, 3 intervalos y 6 intervalos Promedio obtenido en este artículo y mostrado como sigue: El primer paso es calcular E t. E t 2. E t, E t / Y t-act. Y los suma de la siguiente manera: Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE se pueden calcular de la siguiente manera: Los mismos cálculos se realizan ahora para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE para el promedio móvil simple de 3 intervalos. Los mismos cálculos se realizan ahora para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE y RMSE para la media móvil simple de 6 intervalos. El sesgo, MAD, MSE, MAPE y RMSE se resumen para los promedios móviles simples de 2 intervalos, 3 intervalos y 6 intervalos como sigue. La media móvil simple de 3 intervalos es el modelo que más se ajusta a los datos reales. El comando de análisis de datos proporciona una herramienta para calcular los promedios móviles y exponencialmente suavizados en Excel. Supongamos, por razones ilustrativas, que usted ha recopilado información diaria sobre la temperatura. Desea calcular el promedio móvil de tres días 8212 el promedio de los últimos tres días 8212 como parte de algún pronóstico meteorológico simple. Para calcular las medias móviles para este conjunto de datos, siga estos pasos. Para calcular una media móvil, primero haga clic en el botón de comando Data Analysis (Análisis de datos) tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Promedio móvil de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Promedio móvil. Identifique los datos que desea utilizar para calcular el promedio móvil. Haga clic en el cuadro de texto Intervalo de entrada del cuadro de diálogo Promedio móvil. A continuación, identifique el intervalo de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o utilizando el mouse para seleccionar el rango de hoja de cálculo. Su referencia de rango debe usar direcciones de celdas absolutas. Una dirección de celda absoluta precede la letra de la columna y el número de fila con signos, como en A1: A10. Si la primera celda de su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. En el cuadro de texto Intervalo, indique a Excel cuántos valores deben incluirse en el cálculo del promedio móvil. Puede calcular un promedio móvil usando cualquier número de valores. De forma predeterminada, Excel utiliza los tres valores más recientes para calcular el promedio móvil. Para especificar que se utilice otro número de valores para calcular el promedio móvil, ingrese ese valor en el cuadro de texto Intervalo. Dígale a Excel dónde colocar los datos del promedio móvil. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, los datos del promedio móvil se han colocado en el rango B2 de la hoja de cálculo: B10. (Opcional) Especifique si desea un gráfico. Si desea un gráfico que trace la información del promedio móvil, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indique si desea calcular la información de error estándar. Si desea calcular errores estándar para los datos, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel coloca valores de error estándar junto a los valores de media móvil. (La información de error estándar pasa a C2: C10.) Una vez que haya terminado de especificar qué información de promedio móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula la información del promedio móvil. Nota: Si Excel doesn8217t tiene suficiente información para calcular un promedio móvil para un error estándar, coloca el mensaje de error en la celda. Puede ver varias celdas que muestran este mensaje de error como un valor.